Waldeyr Mendes Cordeiro da Silva
- Obter string(s) representando as moléculas que compõem o DNA
- Ainda não é possível sequenciar toda a molécula diretamente
- Sequenciar pedaço da molécula começando em alguma posição na direção 5' → 3'
- Fragmento (read): substring de uma das fitas da molécula alvo de DNA
Não sabemos:
- A que fita pertence
- A posição relativa ao início da fita
-
@HWUSI-EAS100R:6:73:941:1973#0/1
-
HSWUSI-EAS100R → Unique instrument name
-
6 → Flowcell lane
-
73 → Tile number within the flow cell lane
-
941 → x-coordinate of the cluster within the tile
-
1973 → y-coordinate of cluster within the tile
-
#0 → Index number for multiplexed sample
-
/1 → Member of a pair
A qualidade de cada nucleotídeo sequenciado é representada pelo caractere correspondente da tabela ASCII (33 a 126). Os valores sofreram um shift down para 0 a 93 por compatibilidade com a escala PHRED de qualidade que varia de 0 a 60.
É possível gerar relatórios de qualidade das sequências e filtrá-las com softwares como o fastqc, quast, sickle e trimmomatic.
Pode ser usado para nucleotídeos ou aminoácidos e consiste basicamente de 2 partes:
- Um cabeçalho iniciado por
>seguido de um identificador da sequência e outras informações. Alguns bancos de dados tem padrões para este cabeçalho. - Na linha seguinte ao cabeçalho aparece a sequência em si.
Pode haver várias sequências em um meesmo arquivo (multifasta).
Alinhamentos pós-processados de reads.
SAM (Sequence Alignment/MAP) guarda o alinhamento das reads e pode ser lido por diversos softwares como o IGV (Integrated Genome Viewer).
BAM (Binary Alignment/MAP) é uma versão comprimida de um alinhamento das reads. Pode ser obtido diretamente do alinhamento ou convertido a partir de um arquivo SAM.
BED é um arquivo organizado em colunas separadas por tabulação (tab) com anotações da sequência e também pode ser aberto em um genome browser como o IGV.
Arquivos BED têm 12 colunas, 1-3 obrigatórias, 4-12 opcionais
- chrom → nome do cromossomo no qual a feature existe
- start → posição inicial na sequência
- end → posição final na sequência
- name → nome da feature
- score → 0 and 1000 determina o nível de cinza mostrado, sendo 1000 mais escuro. Pode ser usado para outras medidas, como p-values, up/down, enriquecimento
- strand → direção da fita “+” ou “-”
- thickStart → posição inicial onde a feature é desenhada
- thickEnd → posição final onde a feature é desenhada
- itemRgb → determina a cor dos dados
- blockCount → número de bloco (exons)
- blockSizes → lista de blocos separados por vírgula
- blockStarts → lista de posições iniciais dos blocos
Arquivos GFF são similares aos BED e têm 9 colunas, todas obrigatórias:
- seqname → nome da sequência
- source → origem da feature
- feature → tipo de feature, equivalente ao campo name do BED
- start → posição inicial
- end → posição final
- score → assim como o arquivo BED permite níveis de valores representando a expressividade da anotação
- strand → direção da fita “+” ou “-”
- frame → frame da sequência codificadora: “0”,“1”,“2” ou “.”,
- attribute → muda conforme a versão do GFF (GFF1, GFF2, GFF3) e denota texto descritivo do significado biológico
Vamos explorar os bancos de dados biológicos a partir de um problema dado:
Vitaminas são compostos orgânicos que precisam ser obtidos através da dieta:
- O organismo não produz as enzimas necessárias para sintetizá-la
- Não são produzidas em quantidade suficiente
Vitaminas que humanos não conseguem sintetizar: A, B1 (thiamine), B2 (riboflavin), B5 (pantothenic acid), B6 (pyridoxine), B7 (biotin), B9 (folate), B12 (cobalamin), E, K.
A vitamina C é produzida no fígado por mamíferos e alguns pássaros e nos rins por peixes, anfíbios, repteis e alguns pássaros. Ela é solúvel em água, tem propriedades antioxidantes e é essencial na síntese de colágeno.
Qual a matéria prima para a vitamina C ?
Como essa materia prima é transformada no organismo?
Qual a enzima que inicia o processo ?
Como é identificada uma e de onde vem a enzima UTP---glucose-1-phosphate uridylyltransferase?
- BRENDA Database: 2.7.7.9
- KEGG pathway Amino sugar and nucleotide sugar metabolism
- KEGG Reaction
- KEGG Compounds (Uridine triphosphate)
from Bio.KEGG import REST
from Bio.KEGG import Enzyme
request = REST.kegg_get("ec:2.7.7.9")
open("ec_2.7.7.9.txt", "w").write(request.read())
records = Enzyme.parse(open("ec_2.7.7.9.txt"))
record = list(records)[0]
record.classname
record.entryfrom Bio.KEGG import REST
human_pathways = REST.kegg_list("pathway", "hsa").read()
# Filtar para humanos, Ascorbate
Ascorbate_pathways = []
for line in human_pathways.rstrip().split("\n"):
entry, description = line.split("\t")
if "Ascorbate" in description:
Ascorbate_pathways.append(entry)
# Pegar genes da via de Ascorbate e adicionar em uma lista
Ascorbate_genes = []
for pathway in Ascorbate_pathways:
pathway_file = REST.kegg_get(pathway).read() # for each pathway
# Iterar sobre o pathway
current_section = None
for line in pathway_file.rstrip().split("\n"):
section = line[:12].strip() # nomes na 12a coluna
if not section == "":
current_section = section
if current_section == "GENE":
gene_identifiers, gene_description = line[12:].split("; ")
gene_id, gene_symbol = gene_identifiers.split()
if not gene_symbol in Ascorbate_genes:
Ascorbate_genes.append(gene_symbol)
print("Existe(m) %d vias de Ascorbate e %d genes relacionados.\\ OS genes são:" % \
(len(Ascorbate_pathways), len(Ascorbate_genes)))
print(", ".join(Ascorbate_genes)) from Bio import ExPASy
from Bio import SeqIO
with ExPASy.get_sprot_raw("Q16851") as handle:
seq_record = SeqIO.read(handle, "swiss")
print(seq_record.id)
print(seq_record.name)
print(seq_record.description)
print(repr(seq_record.seq))
print("Length %i" % len(seq_record))
print(seq_record.annotations["keywords"])